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基于激光点云与影像融合的三维可视化研究

张星  
【摘要】:三维激光扫描仪能够很便捷地获得目标场景表面的点云数据,但是原始点云数据仅包含空间几何信息,而高分辨率的CCD相机能够获取目标场景的二维彩色影像,影像数据能够提供目标场景真实的颜色纹理信息,将点云数据与影像数据融合起来能够构建最真实的虚拟三维模型,在数字城市、虚拟现实等诸多三维可视化领域具有广泛的前景。本文对点云与影像融合的三维可视化的研究主要涉及三个关键的问题,即点云与影像数据的配准、点云的三维可视化、点云与多视影像的融合。首选借鉴二维激光扫描仪和相机的平面标定方法,提出了一种基于Point-to-Plane ICP的点云与影像数据配准方法,该方法使用RANSAC算法提取场景中的平面标定板点云,通过优化点集到相机坐标系中对应平面的距离来求取两组数据之间的最优变换,进而计算出点云与影像数据之间的配准变换;其次针对点云三维可视化问题,采用基于MLS曲面投影的点云上采样方法,在保存点云原始特征的前提下提高了点云分辨率及影像像素的利用率,增强了彩色点云的可视化效果,接着使用WebGL技术实现了点云的可视化,通过构建多分辨率八叉树点云组织结构,提升了大规模点云数据的传输和渲染性能,该方法仅依靠浏览器就能实现点云数据的可视化,拓展了点云数据的可访问性和可用性;最后通过旋转相机的方式获取多视影像,通过图像特征匹配的方式提高了相机旋转参数的估计精度,有效地解决了点云数据与多幅影像数据之间的配准问题。在上述方法研究的基础上,设计了一套基于激光点云与影像数据融合的三维可视化软硬件系统,该系统实现了原始点云与影像数据的采集、数据预处理和融合以及WebGL三维可视化等功能。


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